。 导入教育预制数据包 运行完教育切换脚本后，进行教育数据包“educationData.zip”的导入。 在AppCube的首页单击“管理”，选择菜单“系统管理 > 数据处理 > 数据导入” 图4 数据导入1 基本信息里“导入类型”选“导入记录ID值不为空”，将教育数据包“educationData

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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，形成优质教育资源共建共享、衔接融通机制。 数字基座“五大中心”协同 “五大中心”包括数据中心、物联中心、应用中心、消息中心和组织中心。数据中心基于数据标准实现应用数据回流、数据融通和共享；物联中心解决所有物联设备的无缝连接，实现教学场景下的多设备统一调度和协同。“五大中心”协同赋能教学业务场景。

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。提升区域义务教育优质均衡发展水平，全面促进教育高质量发展。 方案架构 积极响应“教育数字化”战略，贯彻国家“双减”政策要求，落实各地“双减”及课后服务的相关文件精神。结合各地面临的课后服务质效不高等现状，面向教育行政部门、学校、教师、学生、家长、校外培训机构六大参与方，提供赋能

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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教育应用市场RomaExchange环境部署 购买部署基线RomaExchange 配置RomaExchange 切换教育环境 父主题： 实施步骤

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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记忆与反思能力 通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务 多层大语言模型训练 通过多层大语言模型集成和训练，数智员工具备通识教育、职业培训和入职培训所需的能力。

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业务与云办公能力融合。 云端学校解决方案 教育资源数字化：教学资源数字化，处处能学、时时可学。 统一教育平台：统一云端管理平台和IOC驾驶舱，丰富应用。 教育智能化：结合AI提供课情分析、课堂行为分析和学生画像。 教育公平：远程教育，跨区域/跨学校/跨终端打通教学资源。 大企业数字化转型：中石油、中国生物

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